Implementação e estruturação da área de Business Intelligence em uma PME de Marketing Digital

Abstract

Em um contexto de globalização e com um cenário extremamente competitivo no qual as empresas estão inseridas, é fundamental ter dados de qualidade com o propósito de apoiar as decisões tomadas que buscam novas oportunidades ou formas de resolução dos seus problemas. À medida que o número de softwares utilizado dentro da empresa e o volume de dados crescem, sem uma consistência na sua estrutura de dados e um objetivo claro nas análises, é demandado muito tempo para uma análise suficientemente boa resultando em perdas de oportunidades de negócio. Como solução, são utilizados sistemas de Inteligência de Negócios, os quais utilizam tecnologia e produtos para coletar os dados, transformá-los e fornecerem as informações necessárias para as tomadas de decisão estratégica. Com a estruturação do fluxo de dados, surgiu a possibilidade de utilizar algoritmos de aprendizados de máquina para os processos de aquisição e retenção de clientes da Resultados Digitais. Com as metas agressivas e com um objetivo de aumentar a base de clientes em aproximadamente 150% no fim do ano, é necessário tanto aumentar a geração de leads 1quanto a taxa de qualificação dentro do processo para que melhores oportunidades sejam entregues para os vendedores. Diante disso, este trabalho de PFC trata da estruturação do fluxo de dados da Resultados Digitais, da implementação do sistema de BI para o fornecimento de recursos necessários para que os gestores realizem análises mais eficientes utilizando Dashboards mais confiáveis e, por fim, o trabalho aborda o desenvolvimento do algoritmo de Lead Scoring Preditivo – um algoritmo de aprendizado de máquina com o objetivo de melhorar a eficiência do funil de vendas.

In a context of globalization and in an extremely competitive scenario where companies operate, it is essential to have quality data to support the decision making process. As the number of softwares used within a company and the volume of data grows, without a consistency in the data structure and a clear objective in the analyses, it takes a lot of time for an efficient research to be carried out, which results in loss of business opportunities. As a solution, Business Intelligence systems have been developed, using technology and products to gather the data, transform it and provide the necessary information for strategic decision making. Using a structuring of data flows, we have been able to use a Machine Learning algorithm to optimize the processes of acquisition and retention of clients at Resultados Digitais. Nonetheless, with aggressive goals to increase the customer base by approximately 150% by the end of the year, it was necessary to increase lead generation and the qualification rate within the funnel process in order to deliver better opportunities to the sales team to accomplish the goals. Therefore, this work was developed with the purpose to structure the data flow and to implement the BI system in order to have managers making better analysis with the necessary resources like a reliable Dashboard. Lastly, this work also describes the development of Predictive Lead Scoring - a machine learning algorithm that aims to improve the efficiency of the sales funnel.